環境要求

• Unix/Linux系统
• python 3.6
• python套件安装：keras, sklearn, gensim, jieba, h5py, numpy, pandas

$ sudo pip install -r requirements.txt

用法

使用LSTM進行情緒分類：

$ python predict.py 菜色豐富，CP值高

菜色豐富，CP值高  positive

$ python predict.py 整間店服務都很糟...可能今天生意好

整間店服務都很糟...可能今天生意好  negative

程序

• code/Sentiment_lstm.py 使用word2vec和LSTM訓練和預測
• predict.py 調用Sentiment_lstm.py進行預測

數據

• ./data/ 原始數據文件夾

  • data/neg.csv 負樣本原始數據
  • data/pos.csv 正樣本原始數據

• ./lstm_data/ lstm數據文件夾

  • ./lstm_data/Word2vec_model.pkl 保存訓練好的word2vec模型
  • ./lstm_data/lstm.yml 保存訓練網路的結構
  • ./lstm_data/lstm.h5 保存網路訓練到的權重

詳細介紹

修改於： 购物评论情感分析的实现

正負資料樣本更改成Google Map上的餐廳評論正負評，並且使用繁體中文訓練